LinkFlow CDP 2.0，突破了传统CDP的界限

Link，意指「连接」，Flow，则有「流动」之意。两个英文单词连在一起，代表了LinkFlow CEO 徐涛和LinkFlow创业团队的愿景：「连接世界，让数据流动起来。」

「移动互联网时代，普遍存在数据碎片化和数据孤岛的问题。对企业来说，如何有效通过全链路进行客户洞察和营销，是亟待解决的问题。LinkFlow希望连接世界上所有的营销系统，帮助企业构建统一的客户画像，统一进行营销，构建MOT（关键时刻）。」徐涛这样解释说。

2022年10月，LinkFlow终于迈出实现愿景的关键一步：推出连接全域的CDP 2.0。

从连接云到CDP

LinkFlow创业于2017年，「大众创业，万众创新」的浪潮方兴未艾，LinkFlow的创始团队也看到了商机，特别是美国的一家名为Segment的公司，可以打通不同渠道的顾客数据信息，解决美国互联网上出现的数据孤岛等问题。徐涛认为类似的问题必然在中国出现。

在创业之初，LinkFlow就定下一条规则，所有涉及到的数据必须跟客户相关。换句话说，LinkFlow只解决「人货场」当中与「人」对应的数据问题。当时的LinkFlow希望构建一个iPaaS平台「连接云」，帮助企业更快速打通与「人」有关的数据。

产品的真正定型发生在2018年底，徐涛通过一篇论文了解到CDP这种体系化的平台。CDP的三大能力：连接、洞察与个性化，恰好契合了LinkFlow所具备的三大能力。LinkFlow从实践中摸索出的经验与源自美国的理论完美结合，产品顺势从连接云转向CDP。

从1.0到2.0的CDP

CDP是一个预先构建的系统，支持一对多交互，实时传输并收集数据，将所有来源的客户数据集中起来，整合成为统一的客户档案提供给其他系统，用于营销活动、客户服务以及客户体验活动。也就是说，CDP天生是为了「整合并应用客户数据」而设计的。

LinkFlow在打造1.0版本的CDP时，提出「私域中的全域」这一概念，即将私域里所有系统的客户数据都整合进来。而随着营销市场环境的变化，对新一代CDP产品的需求呼之欲出。

首先是跨平台、多触点的营销环境。这些不同的营销渠道构成了一个个「数据孤岛」，亟需要相应的产品打破现状。其次是公私域联动的问题。用徐涛的话说，「营销不仅仅是发生在公域，也不仅仅发生在私域，它一定是全域的。」只有公域与私域发生联动，才能构成完整的全链路营销。最后是关于数据驱动。正如菲利普·科特勒的《营销5.0》一书所提出的，「对于任何一个品牌、任何一个企业来说，在今天这个时代，增长都必须基于数据驱动。」

基于这样的背景，在与悠易科技合并之后，LinkFlow的CDP产品实现了升级，不仅仅是版本号从1.0升级到了2.0，所覆盖的数据也从私域扩展到了全域，即LinkFlow的私域运营能力，和悠易科技的广告投放能力进一步整合，提供更强有力的产品和服务。

LinkFlow CDP 2.0：为全域而生

升级后的CDP 2.0提出「为全域而生」的口号。徐涛介绍说，全域有三个层次的意义：第一层含义是私域中的全域，亦即承袭了1.0中私域中的全域能力，能够打通私域中所有系统，帮助品牌构建私域中的全域画像。

第二层含义是生态中的全域。众所周知，中国有若干个生态，比如抖音生态、腾讯生态、阿里生态……LinkFlow将在这些单一生态里构建全域能力，实现全域的打通。

第三层含义是品牌方的全域。也就是说，LinkFlow能够打通品牌所用到的所有营销系统，无论这些系统属于公域还是私域，是否在生态系统内。

为了达成「为全域而生」，LinkFlow CDP 2.0进行了升级，将主要提供三个方面的新能力。

更强的数据能力。LinkFlow CDP 2.0在数据层提供了湖仓一体的基础架构，应用层提供了ID拉通、数据洞察等服务，能够把公域和私域数据进行完美联动，支持公私域联动的报表分析，以及新的一些标签能力。举例来说，LinkFlow CDP 2.0可以输出公私域结合的漏斗报表、归因报表等等，甚至是借助机器学习的能力，来帮助品牌实现进一步的客户洞察和分组分群。

更深的生态能力。国内互联网生态下有多种不同的生态，LinkFlow CDP 2.0针对不同生态推出相应的解决方案和能力，「包括数据支撑的能力、数据洞察的能力，以及一些场景的能力，等等。」其中一项很重要的能力是「四号联动」，即打通视频号、公众号、企业微信以及小程序四种渠道。LinkFlow CDP 2.0还可以基于京东体系提供联邦计算的解决方案，基于阿里体系实现隐私计算的公私域方案，最终为品牌企业提供更强的公私域融合的运营能力。

更多更全的营销场景能力。例如，对于导购或是快消零售品牌来说，微信群的运营越来越重要，LinkFlow CDP 2.0提供相应的产品能力和对应方案，帮助品牌管理微信群，捕捉群用户的活跃度和特征并打标签，针对性地进行个性化营销。

此外，LinkFlow CDP 2.0会针对不同行业提供更深入的行业解决方案和场景。徐涛以美妆护肤行业为例解释说，护肤品牌推出的产品通常都是为了解决消费者的皮肤问题，因此品牌需要配套测肤小程序来收集客户的肤质特性和护肤需求等。因此，LinkFlow专门设计了相关的行业模板，通过测肤小程序采集到数据后，LinkFlow CDP 2.0会构建相应的客户属性标签体系，帮助护肤品牌针对不同标签的客户，如何进行相应的运营，亦即针对行业提出的专业的解决方案，包含有专业的小程序、数据采集、数据洞察以及相应的客户运营策略等。

全域营销的优势

由于生产力的发展，大部分的商品市场都形成了买方市场，买方不仅掌握话语权，也非常稀缺。而全域营销的优势在于，可以帮助品牌方更迅速、更便捷地找到及运营稀缺的买家。「如何更好地寻找买家？我们需要更多的数据，更精准的洞察。」LinkFlow CDP 2.0可以同时接入公域和私域的数据，全方位洞察客户群体。

在公私域没有结合之前，公域的广告投放所覆盖的阶段是从出价到曝光点击，所掌握的数据相对粗糙。而在公私域结合之后，品牌可以追踪到最终的成单转化，通过私域的成交数据评估公域的投放情况，最终实现「营销前后链路的连通和优化」。

公私域结合同样可以赋能公域精准投放。品牌方可以选择私域里比较优质的人群包或者人群特征，在公域里进行放大，帮助品牌找到更多的稀缺的买家。简单来说，公私域结合的结果，就是找到更多精准的潜在买家，通过个性化的培育孵化，引导买家完成转化，并提升对品牌的忠诚度，持续增购、复购，最终实现GMV的增长。

「小步快跑」的全域营销

当然，全域并非一蹴而就。徐涛提出，全域营销可以分为三个阶段，其中第一阶段即CDP 1.0阶段，打造「私域中的全域」；第二、三阶段都与LinkFlow CDP 2.0有关——第二阶段是基于生态链的全域，比如首先做到腾讯体系内或者阿里域内的全域，第三阶段则是在做好每一个生态中的全域后，再实现品牌商业真正的全域。「品牌针对天猫、京东、抖音等各个渠道的运营团队，并非同一团队。我们先帮助各个不同团队解决运营的问题，在此基础上，再通过技术手段实现品牌方角度的全域。」

徐涛特别强调说，所谓的「打通」不一定是各类级别数据的打通，人群级别的打通同样是一种打通。

因此，考虑到不同生态之间的壁垒，品牌方没有必要过分投入，一开始就「大张旗鼓」建设全域，而应该采用「小步快跑」的方式，分媒体、分模块、分步骤一点点实现。除此之外，不同行业客户有不同特点，「如果是美妆品牌，那么小红书、抖音可以是优先考虑的渠道；如果是服装品牌，京东则需要优先考虑。」

涉及到具体的公域与私域的数据打通，徐涛建议说，「不要太指望品牌能够与公域媒介方做到数据的双向交换，」而可以改变思路，比如将私域数据、甚至是经过计算的数据上传到媒介方，赋能广告的精准投放。

「比如你有一个人群包，里面有线下数据、社交媒体数据等，并给客户打上相应的标签。这个人群包可以送到京东的域内，与京东数据进行联邦学习，可以得到更精准的标签。之后品牌可以在京东域内进行公域触达，即投放广告，以及通过京东的外呼或短信平台进行私域触达。」这种「公域+私域」的联合运营，没有违背平台方任何数据规则，而是在规则允许范围之内所能实现的「双赢」做法。

全域营销需要有数据驱动的人才

全域营销真正的难点，并不在于数据打通，而在于内部管理与部门沟通。企业仅仅依靠营销部门无法实现全域营销，需要自上而下的改变，考验的是整个企业的组织能力。

全域营销是数据驱动的工程，各项数据的背后可能是市场部、销售部、运营部门、客户成功部门、售后部门等等；这些数据的应用涉及公域、私域、公私域结合以及线下体验等工作，本质上也是跨部门的工程。这种跨部门的协作对于实现全域营销至关重要，需要由CEO或相应级别的领导直接主导。

相关的人才也必须由数据驱动。企业的困境在于，全域营销对数据技术人才要求较高，相关人才储备又比较缺乏，业内人士对数据洞察和应用缺乏理解和经验。LinkFlow提供策略与方案，帮助企业快速上手使用工具，将数据变成生产力，同时也会对企业客户进行培训，辅助企业员工实现全域营销的经验成长。

营销技术领域的需求经常发生变化，随时产生新的应用，新的平台与新的玩法。如Web3.0以及NFT、AR、VR等应用，每一种技术所产生的的数据应用场景都不同。正如徐涛所介绍的，「中国目前大部分数据应用还是统计分析；而美国的CDP大量采用AI、机器学习特别是聚类、预测、推荐等技术。」

如何将这些平台、应用所产生的新的数据融入到全域营销里，是需要品牌考虑的关键问题，同样也是CDP需要考虑的，随着时代的发展如何进行演进、适合相应的场景和需求的问题。LinkFlow会对这些问题进行研究之后，将成果固化到产品中去，提供给品牌客户，帮助他们跨越新兴事物产生的门槛。

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